闲言少叙,直接开始 既然是要用C++来实现,那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络,这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍,很有可能跟其他人写的程序冲突,所以我的所有程序都包含在namespace liu中,由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中,我列举了几个比较不错的资源。对于理...
于是萌生了自己用C写一个手写识别程序想法。 要用C不依赖第三方库写一个神经网络,需要从数学推导、网络模型和工程实现三个方面着手。项目本身没有什么价值,只是个人学习神经网络一个小玩具。代码地址:github.com/yuanrongxi/s 神经网络涉及到的数学主要是线性代数和微积分求导,神经网络中的计算大部分是通过矩阵来...
优化与调整:根据评估结果,可能需要对网络结构、超参数等进行调整,以进一步提高性能。通过以上步骤,我们就可以使用C语言实现一个简易的神经网络模型。这种模型的优点在于提供了底层操作的灵活性,但对于初学者来说,由于缺乏现成的框架或库的支持,代码量较大且容易出错。因此,对于想要快速入门神经网络领域的读者,建议选择成...
然后是程序本体BPNetWork.c 宏定义 #include"BPNetWork.h"//神经网络的层数#defineLS network->lns//输入层神经元的数量#defineINNS network->ns[0]//输入层的第a个输入#defineINS(a) network->is[a-1]//第a个理想输出#defineTAS(a) network->ts[a-1]//输出层神经元的数量#defineOUTNS network->ns[...
该程序是模拟tensflow游乐场写的,实现了基本的神经网络效果并验证通过,不多废话,上代码。 核心代码在nn.c中,包含激活函数和损失函数,前向传播,反向传播以及更新权重与偏执的函数。 #include <stdint.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include "config.h" ...
最近在学习神经网络相关的知识,为了巩固自己对相关知识的理解,尝试使用C语言来编写一个简单的神经网络. 前馈神经网络是一个最简单的神经网络模型,每层神经元采用全连接的方式与下一层神经元相连接,信号的传递方向是单向的.如图所示: 本文主要介绍使用C语言实现前馈神经网络的方法并通过训练实现一个识别手写数字的效果....
字幕组双语原文:用C从头实现神经网络 英语原文:Building Neural Network Framework in C using Backpropagation 翻译:雷锋字幕组(Mr.水方子) 在本文中,我们将用C语言从头开始实现一个基本的神经网络框架。之所以在C语言中这样做,是因为大多数库和其他高级语言(如Python)都抽象出了实现细节。在C语言中实现反向传播实际...
C 就是channel; RGB三个通道, D 就是Dimension;维度,除了宽高之外,还有一个时间维度。 在深度学习中,你可以把一个二维图像,经过一个卷积和,变成高维图像。这里改变的就是Channel。 我的心得:在3D卷积神经网络上,就把D理解成3就行了,RGB三个维度。然后C呢理解成时间窗,或者理解成高度。
神经网络的两大计算过程分别是前向传播和反向传播过程。每层的前向传播分别包含加权求和(卷积?)的线性运算和激活函数的非线性运算。反向传播主要是用BP算法更新权值。虽然里面还有很多细节,但是对于作为第一篇的本文来说,以上内容足够了。 Net类的设计 Net类—...
在本文中,我们将用C语言从头开始实现一个基本的神经网络框架。之所以在C语言中这样做,是因为大多数库和其他高级语言(如Python)都抽象出了实现细节。在C语言中实现反向传播实际上会让我们更详细地了解改变权重和偏差是如何改变网络的整体行为的。 注意:本文假设您了解反向传播算法背后的数学原理。